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刘川浩

作品数：2 被引量：19H指数：1
供职机构：中国地质大学（北京）更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术生物学更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇生物学

主题

  • 2篇反演
  • 1篇代价函数
  • 1篇遥感
  • 1篇遥感反演
  • 1篇叶面
  • 1篇叶面积
  • 1篇叶面积指数
  • 1篇植被
  • 1篇植被指数
  • 1篇生化参数
  • 1篇作物
  • 1篇小波
  • 1篇小波分形
  • 1篇分形
  • 1篇PSO算法
  • 1篇波分

机构

  • 2篇中国地质大学...

作者

  • 2篇刘川浩
  • 1篇李露锋
  • 1篇周博天
  • 1篇刘湘南
  • 1篇吴伶

传媒

  • 1篇应用生态学报

年份

  • 1篇2013
  • 1篇2012
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
作物叶面积指数遥感反演空间尺度变换建模研究
作物叶面积指数（LAI）的大范围监测通常需要遥感技术的支持，不同空间分辨率的卫星遥感数据能够反演得到不同空间尺度的叶面积指数，然而由于遥感数据的空间异质性以及LAI遥感反演模型的非线性，不同空间尺度的LAI在进行尺度转换...
刘川浩
关键词：小波分形
文献传递
利用PROSPECT+SAIL模型反演植物生化参数的植被指数优化模拟被引量：19
2012年
分析3个植被生化参数(叶绿素含量、叶片含水量和叶面积指数)对冠层光谱反射率变化的敏感程度以及影响波段区间,选择3个植被指数作为代价函数的优化比较对象,然后运用微粒群算法和PROSPECT+SAIL模型分别反演叶绿素含量、叶片含水量和叶面积指数.结果表明:基于植被指数作为优化比较对象的模型反演效率较全波段方法有所提高;叶绿素含量、叶片含水量和叶面积指数反演值与实测值的复相关系数分别为90.8%、95.7%和99.7%,均方根误差分别为4.73μg·cm-2、0.001g·cm-2和0.08.采用植被指数作为优化比较对象可有效地提高基于PROSPECT+SAIL模型反演植被生化参数的精度和效率.
吴伶刘湘南周博天刘川浩李露锋
关键词：生化参数植被指数PSO算法代价函数
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